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铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位,一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低,因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题,提出了一种无监督学习的列车故障识别方法,通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN),利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入,待网络充分训练后,由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明,该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障,保障了列车的运行安全。 相似文献
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以巴彦高勒煤矿1202回风巷小煤柱区域为研究对象,采用数值模拟、理论分析、钻孔窥视等方法,研究小煤柱区域应力分布状态及顶板断裂结构特征。对煤柱侧顶板卸压机制及其断裂结构进行了分析,结果表明:采空区顶板的断裂能够实现应力的转移和释放,较断裂前垂直应力降幅达32. 0%、应力峰值位置向实体煤侧偏移4 m,同时有效降低了拐角煤体与其他区域的应力差值。划分了小煤柱侧顶板断裂类型,结合全断面窥视结果,确定出深孔爆破技术治理煤柱侧坚硬顶板的爆破参数。顶板治理措施实施后,巷道变形量得到有效控制,降低了小煤柱区域冲击地压危险程度。 相似文献
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经济高速发展,产品新旧更替加快,而很多制造业旧设备难以适用于新产品的加工,导致设备闲置,需对旧设备进行改造升级。对旧机械设备的现状进行了分析,总结了旧机械设备技术落后的方面和原因,讨论了对其进行升级改造的目标、方向和要点。利用好旧机电设备,采用创新技术进行升级改造,能够更好地助力智能制造业的发展。 相似文献
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本工作以丙烯腈/衣康酸(IA)二元共聚原丝以及丙烯腈/IA/丙烯酸甲酯(MA)三元共聚原丝为研究对象,利用热重分析仪(TG)和热解-同步辐射真空紫外光电离质谱(Py-SVUV-PIMS)对其热稳定化过程进行研究。TG结果表明,氮气气氛下,二元共聚原丝(PAN/IA)和三元共聚原丝(PAN/IA/MA)分别呈现三阶段和两阶段的热分解过程,其中PAN/IA的第一和第二阶段均对应PAN线型分子链的断裂,但前者是由自由基环化反应放热引发的,后者则是由正常温度下的热分解所致,而单体MA的加入显著抑制了自由基环化反应,使得PAN原丝的热稳定化能够以单体IA诱导的离子型环化反应为主较平缓地进行,相应的热失重过程也由两阶段转变为了单阶段。Py-SVUV-MS的实验结果表明,两种共聚PAN原丝在程序升温过程中会生成包括含氮小分子、丙烯腈单体及低聚物、成环化合物在内的三类主要热解产物,对比各类产物的生成趋势和产量,推断单体MA通过降低PAN结构的规整度,使其无定形化,从而增加环化反应的引发点,促进PAN原丝向稳定的预氧丝转变,同时由典型热解产物——甲基丙烯腈的生成路径可知,MA本身并不参与PAN大分子的环化反应,属于中性共聚单体。空气气氛下,CO2的产量差异也间接证明了MA单体能够有效提升PAN纤维的固碳能力,采用三元共聚方法制得的PAN纤维热稳定性能更佳。 相似文献